CN116540941A - 一种基于云计算的数据存储安全控制系统 - Google Patents

一种基于云计算的数据存储安全控制系统 Download PDF

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Abstract

本发明属于数据安全技术领域,具体是一种基于云计算的数据存储安全控制系统,包括服务器、存储设备周期表现模块、存储设备等级分配模块、存储设备实时监控模块以及存储安全监管端;本发明是通过存储设备周期表现模块和存储设备实时监控模块实现周期表现分析和实时监控分析的有效结合,有利于保证设备安全和数据存储安全,且通过存储设备等级分配模块进行设备等级分析以将周期表现合格信号所对应的存储设备标记为一级设备、二级设备或三级设备,存储设备报废分析模块将周期表现不合格信号所对应的存储设备进行设备报废分析以生成对应存储设备的报废信号或修复信号,有助于管理人员进行存储设备的监管和保证数据存储安全。

Description

一种基于云计算的数据存储安全控制系统
技术领域
本发明涉及数据安全技术领域,具体是一种基于云计算的数据存储安全控制系统。
背景技术
数据存储是数据流在加工过程中产生的临时文件或加工过程中需要查找的信息,数据以某种格式记录在计算机内部或外部存储介质上,目前在进行数据存储时,主要通过若干组存储设备对相关数据进行保存;
但目前难以将若干组存储设备的周期存储表现进行逐一分析并对存储设备进行等级划分,管理人员难以及时详细了解各组存储设备的存储表现状况以及难以在进行数据存储时选择合适的存储设备,不利于保证数据存储安全和进行设备监管,且无法将存储设备的外部环境进行有效监测并反馈预警,难以及时进行检查调控以保障数据安全;
针对上述的技术缺陷,现提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于云计算的数据存储安全控制系统,解决了现有技术难以将若干组存储设备的周期存储表现进行逐一分析并对存储设备进行等级划分,不利于保证数据存储安全和进行设备监管,且无法将存储设备的外部环境进行有效监测并反馈预警,难以及时进行检查调控以保障数据安全的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种基于云计算的数据存储安全控制系统,包括服务器、存储设备周期表现模块、存储设备等级分配模块、存储设备实时监控模块以及存储安全监管端;
存储设备周期表现模块,用于将存储设备标记为i,并将存储设备i进行周期表现分析,通过周期表现分析生成对应存储设备i的周期表现合格信号或周期表现不合格信号,将周期表现合格信号或周期表现不合格信号以及对应存储设备i发送至服务器;
服务器将周期表现不合格信号以及对应存储设备i发送至存储安全监管端,将周期表现合格信号以及对应存储设备i发送至存储设备等级分配模块;存储设备等级分配模块在接收到周期表现合格信号以及对应存储设备i时,将对应存储设备i进行设备等级分析,通过设备等级分析将对应存储设备i标记为一级设备、二级设备或三级设备,将对应存储设备i的等级分配信息发送至服务器进行存储;
存储设备实时监控模块,用于将存储设备i的所处环境进行监控分析,通过分析生成对应存储设备i的监控正常信号、高风险预警信号或低风险预警信号,将对应存储设备i的监控正常信号、高风险预警信号或低风险预警信号发送至服务器,服务器将高风险预警信号或低风险预警信号以及对应存储设备i发送至存储安全监管端,存储安全监管端接收到高风险预警信号或低风险预警信号后发出对应预警。
进一步的,周期表现分析的具体分析过程包括:
将存储设备标记为i,i={1,2,…,n},n表示进行数据存储的存储设备数量且n为大于1的自然数;设定设备监测周期,获取到设备监测周期内存储设备i的无效读取占比值和存储失败占比值,将无效读取占比值和存储失败占比值进行数值计算得到存读不良系数,若存读不良系数超过预设存读不良系数阈值,则生成周期表现不合格信号。
进一步的,若存读不良系数未超过预设存读不良系数阈值,则通过设备存读表现分析获取到设备监测周期内存储设备i的设备存入数据和设备读取数据,若设备存入数据超过预设设备存入数据阈值且设备读取数据超过预设设备读取数据阈值,则生成周期表现合格信号;
若设备存入数据未超过预设设备存入数据阈值或设备读取数据未超过预设设备读取数据阈值,则将设备存入数据和设备读取数据进行赋权求和计算得到存读周期值,若存读周期值超过预设存读周期阈值,则生成周期表现合格信号,否则生成周期表现不合格信号;将周期表现合格信号或周期表现不合格信号发送至服务器。
进一步的,设备存读表现分析的具体分析过程如下:
获取到设备监测周期内存储设备i的每次数据存储过程和每次数据读取过程,以及获取到每次存储过程的数据存储时长和数据存储内存,将数据存储内存与数据存储时长进行比值计算得到当次的数据存入效率,获取到每次数据读取过程的数据读取时长和数据读取内存,将数据读取内存与数据读取时长进行比值计算得到当次的数据读取效率;
将超过预设数据存入效率阈值的数据存入效率标记为优异存效值,将超过预设数据读取效率阈值的数据读取效率标记为优异读效值;将所有数据存入效率进行均值计算得到存效均值,将所有数据读取效率进行均值计算得到读效均值,将优异存效值的数量与数据存入效率的数量进行比值计算得到优异存效比,将优异读效值的数量与数据读取效率的数量进行比值计算得到优异读效比,将存效均值和优异存效比进行数值计算得到设备存入数据,将读效均值与优异读效比进行数值计算得到设备读取数据。
进一步的,设备等级分析的具体分析过程包括:
获取到对应周期表现合格信号的所有存储设备,获取到对应存储设备i在历史使用过程中出现数据丢失或数据损毁的频次并标记为存危频次,将每次数据丢失或数据损毁的数据内存进行求和计算得到遗损总存值,将存危频次和遗损总存值进行数值计算得到存储风险值,将存储风险值与预设存储风险阈值进行数值比较,若存储风险值超过预设存储风险阈值,则将对应存储设备i标记为三级设备。
进一步的,若存储风险值未超过预设存储风险阈值,则获取到对应存储设备i的实际占用内存和额定内存,将额定内存与实际占用内存进行差值计算得到剩余内存,将预设存储风险阈值减去存储风险值得到存储风险差值,将存储风险差值与剩余内存进行数值计算得到存储分配值,将存储分配值与预设存储分配范围进行数值比较,若存储分配值超过预设存储分配范围的最大值,则将对应存储设备i标记为一级设备,若存储分配值位于预设存储分配范围内,则将对应存储设备i标记为二级设备,若存储分配值未超过预设存储分配范围的最小值,则将对应存储设备i标记为三级设备。
进一步的,存储设备实时监控模块的具体运行过程包括:
获取到进行存储设备环境监控时所需监测的项目,将对应监测项目标记为分析目标u,u={1,2,…,m},m表示所需监测的项目数量且m为大于1的自然数;采集到检测时点存储设备i所属环境中分析目标u的实时数值,调取对应分析目标u的预设数值要求,将实时数值不符合预设数值要求的分析目标u标记为可疑目标,若检测时点存储设备i所属环境中不存在可疑目标,则生成监控正常信号,否则通过实时偏离风险分析生成高风险预警信号或低风险预警信号,将监控正常信号、高风险预警信号或低风险预警信号发送至服务器。
进一步的,实时偏离风险分析的具体分析过程如下:
将对应可疑目标的实时数值相较于对应预设数值要求的偏离程度数据标记为对应可疑目标的目标监测差值,调取对应可疑目标的预设风险系数,将对应可疑目标的目标监测差值与对应预设风险系数进行乘积计算得到目标偏离量值,获取到所有可疑目标的目标偏离量值并进行求和计算得到偏离预警值,若偏离预警值超过预设偏离预警阈值,则生成高风险预警信号,否则生成低风险预警信号。
进一步的,服务器与存储设备报废分析模块通信连接,存储设备周期表现模块将周期表现不合格信号以及对应存储设备i经服务器发送至存储设备报废分析模块,存储设备报废分析模块将对应存储设备i进行设备报废分析,通过设备报废分析生成对应存储设备i的报废信号或修复信号,将报废信号或修复信号以及对应存储设备i经服务器发送至存储安全监管端,存储安全监管端的管理人员接收到报废信号时及时将对应存储设备i进行数据备份并将存储设备i报废,在接收到修复信号时及时进行存储设备i的设备检查和性能修复,以及根据需要将对应存储设备i报废。
进一步的,报废分析的具体分析过程如下:
获取到对应存储设备i的生产日期和开始投入使用日期,将生产日期和开始投入使用时期与当前日期进行时间差计算得到生产时长和使用时长,将生产时长和使用时长进行数值计算得到时长分析值,若时长分析值超过预设时长分析阈值,则生成报废信号,若时长分析值未超过预设时长分析阈值,则将预设时长分析阈值减去时长分析值得到时长差值;
以及获取到对应存储设备在使用时长内生成周期表现信号的频次和生成周期表现不合格信号的频次,将生成周期表现不合格信号的频次与生成周期表现合格信号的频次进行比值计算得到表现不合格占比值,将时长差值、表现不合格占比值以及生成周期表现不合格信号的频次进行数值计算得到报废趋势值,若报废趋势值超过预设报废趋势阈值,则生成报废信号,否则生成修复信号。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1、本发明中,通过存储设备周期表现模块将存储设备i进行周期表现分析以生成对应存储设备i的周期表现合格信号或周期表现不合格信号,对应管理人员及时加强周期表现不合格信号所对应存储设备i的监管和检查,并根据需要进行对应存储设备i的数据备份和设备淘汰,有助于保证数据存储安全;通过存储设备实时监控模块将存储设备i的所处环境进行监控分析以生成对应存储设备i的监控正常信号、高风险预警信号或低风险预警信号,以便及时进行设备检查和环境调控,实现周期表现分析和实时监控分析的有效结合,进一步保证设备安全和数据存储安全;
2、本发明中,通过存储设备等级分配模块进行设备等级分析以将周期表现合格信号所对应的存储设备i标记为一级设备、二级设备或三级设备,方便详细了解各个存储设备的等级状况,有助于在数据存储时进行存储设备的选择,以及有助于进行存储设备管理,进一步保证了数据存储安全;通过存储设备报废分析模块将周期表现不合格信号所对应的存储设备i进行设备报废分析以生成对应存储设备i的报废信号或修复信号,方便管理人员进行设备报废或设备检查修复,有助于管理人员进行存储设备的有效管理和保证数据存储安全。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解,下面结合附图对本发明作进一步的说明;
图1为本发明的整体系统框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一:
如图1所示,本发明提出的一种基于云计算的数据存储安全控制系统,包括服务器、存储设备周期表现模块、存储设备等级分配模块、存储设备实时监控模块以及存储安全监管端,且服务器与存储设备周期表现模块、存储设备等级分配模块、存储设备实时监控模块以及存储安全监管端均通信连接;存储设备周期表现模块将存储设备i进行周期表现分析,周期表现分析的具体分析过程如下:
将存储设备标记为i,i={1,2,…,n},n表示进行数据存储的存储设备数量且n为大于1的自然数;设定设备监测周期,优选的,设备监测周期为七天,获取到设备监测周期内存储设备i的无效读取占比值WDi和存储失败占比值WCi,无效读取占比值表示设备监测周期内无法正常读取所存储数据的频次占读取总频次的比值大小的数据量值,存储失败占比值表示设备监测周期内无法正常存储的频次占存储总频次的比值大小的数据量值,无效读取占比值的数值越大或存储失败占比值的数值越大,表明对应存储设备i的周期表现效果越差;
通过公式GDi=a1*WDi+a2*WCi将无效读取占比值WDi和存储失败占比值WCi进行数值计算后得到存读不良系数GDi,其中,a1、a2为预设权重系数,a1>a2>0;并且,存读不良系数GDi是表示存储设备i存储读取效果的数据量值,存读不良系数GDi的数值越大,表明存储设备i的存储读取效果越差;将存读不良系数GDi与预先录入存储的预设存读不良系数阈值进行数值比较,若存读不良系数GDi超过预设存读不良系数阈值,则生成周期表现不合格信号;
若存读不良系数GDi未超过预设存读不良系数阈值,则获取到设备监测周期内存储设备i的每次数据存储过程和每次数据读取过程,以及获取到每次存储过程的数据存储时长和数据存储内存,将数据存储内存与数据存储时长进行比值计算得到当次的数据存入效率,获取到每次数据读取过程的数据读取时长和数据读取内存,将数据读取内存与数据读取时长进行比值计算得到当次的数据读取效率;
将数据存储效率与预设数据存储效率阈值以及将数据读取效率与预设数据读取效率阈值分别进行数值比较,将超过预设数据存入效率阈值的数据存入效率标记为优异存效值,将超过预设数据读取效率阈值的数据读取效率标记为优异读效值;将所有数据存入效率进行均值计算得到存效均值CXi,以及将所有数据读取效率进行均值计算得到读效均值DXi,将优异存效值的数量与数据存入效率的数量进行比值计算得到优异存效比CBi,以及将优异读效值的数量与数据读取效率的数量进行比值计算得到优异读效比DBi;
通过公式CRi=b1*CXi+b2*CBi将存效均值CXi和优异存效比CBi进行数值计算得到设备存入数据CRi,其中,b1、b2为预设权重系数,0<b1<b2;通过公式DRi=b3*DXi+b4*DBi将读效均值DXi与优异读效比DBi进行数值计算得到设备读取数据DRi;其中,b3、b4为预设权重系数,0<b3<b4;需要说明的是,设备存入数据CRi和设备读取数据DRi是表示存储设备i存入效率和读取效率的数据量值,设备存入数据CRi的数值越大且设备读取数据DRi的数值越大,表明存储设备i的存入读取效率表现越好;
将设备存入数据CRi和设备读取数据DRi与预设设备存入数据阈值和预设设备读取数据阈值分别进行数值比较,若设备存入数据CRi超过预设设备存入数据阈值且设备读取数据DRi超过预设设备读取数据阈值,则生成周期表现合格信号;若设备存入数据CRi未超过预设设备存入数据阈值或设备读取数据DRi未超过预设设备读取数据阈值,则将设备存入数据CRi和设备读取数据DRi分别赋予权重值c1、c2,且c2>c1>0,将设备存入数据CRi与权重值c1相乘,将设备读取数据DRi与权重值c2相乘,将两组乘积值进行求和计算得到存读周期值CZi,即进行赋权求和计算得到存读周期值CZi;
将存读周期值CZi与预先录入存储的预设周期阈值进行数值比较,若存读周期值CZi超过预设存读周期阈值,表明存储设备i的存入读取效率较好,则生成周期表现合格信号,若存读周期值CZi未超过预设存读周期阈值,表明存储设备i的存入读取效率较差,则生成周期表现不合格信号,实现对存储设备i的有效周期监测,方便管理人员及时详细各组存储设备i的使用表现状况;将周期表现合格信号或周期表现不合格信号发送至服务器。
存储设备周期表现模块将存储设备i进行周期表现分析以生成对应存储设备i的周期表现合格信号或周期表现不合格信号,将周期表现合格信号或周期表现不合格信号以及对应存储设备i发送至服务器;服务器将周期表现不合格信号以及对应存储设备i发送至存储安全监管端,对应管理人员接收到周期表现不合格信号后应当及时加强对应存储设备i的监管,以及进行对应存储设备i的检查,并根据需要进行对应存储设备i的数据备份和设备淘汰,有助于保证数据存储安全。
服务器将周期表现合格信号以及对应存储设备i发送至存储设备等级分配模块,存储设备等级分配模块在接收到周期表现合格信号以及对应存储设备i时,将对应存储设备i进行设备等级分析,通过设备等级分析将对应存储设备i标记为一级设备、二级设备或三级设备,将对应存储设备i的等级分配信息发送至服务器进行存储,方便管理人员和用户详细了解各个存储设备的等级状况,方便在进行数据存储时进行存储设备的选择,以及有助于进行存储设备管理,保证了数据存储安全;设备等级分析的具体分析过程如下:
获取到对应周期表现合格信号的所有存储设备,获取到对应存储设备i在历史使用过程中出现数据丢失或数据损毁的频次并标记为存危频次CWi,将每次数据丢失或数据损毁的数据内存进行求和计算得到遗损总存值ZCi,通过公式CFi=(hu1*CWi+hu2*ZCi)/(hu1+hu2)将存危频次CWi和遗损总存值ZCi进行数值计算后得到存储风险值CFi,其中,hu1、hu2为预设权重系数,hu1>hu2>1;需要说明的是,存储风险值CFi是表示存储设备所存储数据的风险程度的数据量值,存储风险值CFi的数值越大,表明存储设备i的存储风险越大;
将存储风险值CFi与预设存储风险阈值进行数值比较,若存储风险值CFi超过预设存储风险阈值,则将对应存储设备i标记为三级设备;若存储风险值CFi未超过预设存储风险阈值,则获取到对应存储设备i的实际占用内存和额定内存,将额定内存与实际占用内存进行差值计算得到剩余内存SCi,将预设存储风险阈值减去存储风险值得到存储风险差值FCi;
通过公式FPi=tg1*FCi+tg2*SCi将存储风险差值FCi与剩余内存SCi进行数值计算后得到存储分配值FPi,其中,tg1、tg2为预设权重系数,tg1>tg2>0;并且,存储分配值FPi的数值越大,表明对应存储设备i当下越适合进行数据存储;将存储分配值FPi与预设存储分配范围进行数值比较,若存储分配值FPi超过预设存储分配范围的最大值,则将对应存储设备i标记为一级设备,若存储分配值FPi位于预设存储分配范围内,则将对应存储设备i标记为二级设备,若存储分配值FPi未超过预设存储分配范围的最小值,则将对应存储设备i标记为三级设备。
存储设备实时监控模块将存储设备i的所处环境进行监控分析,通过分析生成对应存储设备i的监控正常信号、高风险预警信号或低风险预警信号,将对应存储设备i的监控正常信号、高风险预警信号或低风险预警信号发送至服务器,服务器将高风险预警信号或低风险预警信号以及对应存储设备i发送至存储安全监管端,存储安全监管端接收到高风险预警信号或低风险预警信号后发出对应预警,对应管理人员接收到高风险预警信号时及时进行环境调控和设备检查,在接收到低风险信号时可根据需要进行设备检查和环境调控,以保证设备安全和数据存储安全;存储设备实时监控模块的具体运行过程如下:
获取到进行存储设备环境监控时所需监测的项目(包括温度、湿度、粉尘浓度、振动等),将对应监测项目标记为分析目标u,u={1,2,…,m},m表示所需监测的项目数量且m为大于1的自然数;采集到检测时点存储设备i所属环境中分析目标u的实时数值,调取对应分析目标u的预设数值要求,将实时数值不符合预设数值要求的分析目标u标记为可疑目标;比如,若分析目标u表示存储设备所属环境的温度,则分析目标的实时数值为所处环境的实时温度数据,对应预设数值要求为预设温度范围,若预设温度范围为10-25℃,实时温度数据为30℃,则表示所属环境的温度不符合要求,即此时温度为可疑目标;若检测时点存储设备i所属环境中不存在可疑目标,则生成监控正常信号;
若检测时点存储设备i所属环境中存在可疑目标,则将对应可疑目标的实时数值相较于对应预设数值要求的偏离程度数据标记为对应可疑目标的目标监测差值;如上所述,若预设温度范围为10-25℃,实时温度数据为30℃,则温度的目标监测差值为5,若实时温度数据为8℃,则温度的目标监测差值为2;调取对应可疑目标的预设风险系数,预设风险系数由工作人员预先录入并存储至服务器中,预设风险系数的取值大于零,对应可疑目标所造成的潜在危害越大,则对应预设风险系数的数值越大;比如,若环境中的温度不符合要求所造成的潜在危害超过湿度不符合要求所造成的潜在危害,则温度所对应的预设风险系数的数值大于湿度所对应的预设风险系数的数值;
将对应可疑目标的目标监测差值与对应预设风险系数进行乘积计算得到对应可疑目标的目标偏离量值,获取到检测时点对应存储设备i中所有可疑目标的目标偏离量值,将所有目标偏离量值进行求和计算得到偏离预警值PYi,将偏离预警值PYi与预设偏离预警阈值进行数值比较,若偏离预警值PYi超过预设偏离预警阈值,表明存储设备所处环境的风险较大,则生成高风险预警信号,若偏离预警值PYi未超过预设偏离预警阈值,表明存储设备所处环境的风险较小,则生成低风险预警信号。
实施例二:
如图1所示,本实施例与实施例1的区别在于,服务器与存储设备报废分析模块通信连接,存储设备周期表现模块将周期表现不合格信号以及对应存储设备i经服务器发送至存储设备报废分析模块,存储设备报废分析模块将对应存储设备i进行设备报废分析,报废分析的具体分析过程如下:
获取到对应存储设备i的生产日期和开始投入使用日期,将生产日期和开始投入使用时期与当前日期进行时间差计算得到生产时长CSi和使用时长TSi,通过公式SFi=(ef1*CSi+ef2*TSi)/2将生产时长CSi和使用时长TSi进行数值计算后得到时长分析值SFi,其中,ef1、ef2为取值大于零的预设权重系数,0<ef1<ef2;并且,时长分析值SFi的数值越大,表明对应存储设备i越趋向于报废淘汰;
将时长分析值SFi与预设时长分析阈值进行数值比较,若时长分析值SFi超过预设时长分析阈值,则生成报废信号;若时长分析值SFi未超过预设时长分析阈值,则将预设时长分析阈值减去时长分析值SFi得到时长差值SCi,以及获取到对应存储设备在使用时长内生成周期表现信号的频次和生成周期表现不合格信号的频次BPi,将生成周期表现不合格信号的频次与生成周期表现合格信号的频次进行比值计算得到表现不合格占比值ZBi;
通过公式QSi=fp1/SCi+fp2*ZBi+fp3*BPi将时长差值SCi、表现不合格占比值ZBi以及生成周期表现不合格信号的频次BPi进行数值计算得到报废趋势值QSi,其中,fp1、fp2、fp3为预设比例系数,fp1>fp2>fp3>0;需要说明的是,报废趋势值QSi的数值大小与时长差值SCi呈反比,与表现不合格占比值ZBi以及生成周期表现不合格信号的频次BPi均呈正比关系,报废趋势值QSi的数值越大,表明对应存储设备i越趋向于报废;将报废趋势值QSi与预设报废趋势阈值进行数值比较,若报废趋势值QSi超过预设报废趋势阈值,则生成报废信号,若报废趋势值QSi未超过预设报废趋势阈值,则生成修复信号。
通过存储设备报废分析模块将对应存储设备i进行设备报废分析以生成对应存储设备i的报废信号或修复信号,将报废信号或修复信号以及对应存储设备i经服务器发送至存储安全监管端,存储安全监管端的管理人员接收到报废信号时及时将对应存储设备i进行数据备份并将存储设备i报废,在接收到修复信号时及时进行存储设备i的设备检查和性能修复,以及根据需要将对应存储设备i报废,有助于管理人员进行存储设备的有效管理,以及有助于保证数据存储安全。
本发明的工作原理:使用时,通过存储设备周期表现模块将存储设备i进行周期表现分析以生成对应存储设备i的周期表现合格信号或周期表现不合格信号,服务器将周期表现不合格信号以及对应存储设备i发送至存储安全监管端,对应管理人员及时加强对应存储设备i的监管,以及进行对应存储设备i的检查,并根据需要进行对应存储设备i的数据备份和设备淘汰,有助于保证数据存储安全;通过存储设备实时监控模块将存储设备i的所处环境进行监控分析以生成对应存储设备i的监控正常信号、高风险预警信号或低风险预警信号,对应管理人员接收到高风险预警信号时及时进行对应存储设备i的环境调控和设备检查,在接收到低风险信号时可根据需要进行设备检查和环境调控,将周期表现分析和实时监控分析相结合以保证设备安全和数据存储安全;且存储设备等级分配模块通过设备等级分析将周期表现合格信号所对应的存储设备i标记为一级设备、二级设备或三级设备,方便详细了解各个存储设备的等级状况,有助于在数据存储时进行存储设备的选择,以及有助于进行存储设备管理,进一步保证了数据存储安全。
上述公式均是去量纲取其数值计算,公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式,公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (10)

1.一种基于云计算的数据存储安全控制系统,其特征在于,包括服务器、存储设备周期表现模块、存储设备等级分配模块、存储设备实时监控模块以及存储安全监管端;
存储设备周期表现模块,用于将存储设备标记为i,并将存储设备i进行周期表现分析,通过周期表现分析生成对应存储设备i的周期表现合格信号或周期表现不合格信号,将周期表现合格信号或周期表现不合格信号以及对应存储设备i发送至服务器;
服务器将周期表现不合格信号以及对应存储设备i发送至存储安全监管端,将周期表现合格信号以及对应存储设备i发送至存储设备等级分配模块;存储设备等级分配模块在接收到周期表现合格信号以及对应存储设备i时,将对应存储设备i进行设备等级分析,通过设备等级分析将对应存储设备i标记为一级设备、二级设备或三级设备,将对应存储设备i的等级分配信息发送至服务器进行存储;
存储设备实时监控模块,用于将存储设备i的所处环境进行监控分析,通过分析生成对应存储设备i的监控正常信号、高风险预警信号或低风险预警信号,将对应存储设备i的监控正常信号、高风险预警信号或低风险预警信号发送至服务器,服务器将高风险预警信号或低风险预警信号以及对应存储设备i发送至存储安全监管端,存储安全监管端接收到高风险预警信号或低风险预警信号后发出对应预警。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的数据存储安全控制系统,其特征在于,周期表现分析的具体分析过程包括:
将存储设备标记为i,i={1,2,…,n},n表示进行数据存储的存储设备数量且n为大于1的自然数;设定设备监测周期,获取到设备监测周期内存储设备i的无效读取占比值和存储失败占比值,将无效读取占比值和存储失败占比值进行数值计算得到存读不良系数,若存读不良系数超过预设存读不良系数阈值,则生成周期表现不合格信号。
3.根据权利要求2所述的一种基于云计算的数据存储安全控制系统,其特征在于,若存读不良系数未超过预设存读不良系数阈值,则通过设备存读表现分析获取到设备监测周期内存储设备i的设备存入数据和设备读取数据,若设备存入数据超过预设设备存入数据阈值且设备读取数据超过预设设备读取数据阈值,则生成周期表现合格信号;
若设备存入数据未超过预设设备存入数据阈值或设备读取数据未超过预设设备读取数据阈值,则将设备存入数据和设备读取数据进行赋权求和计算得到存读周期值,若存读周期值超过预设存读周期阈值,则生成周期表现合格信号,否则生成周期表现不合格信号;将周期表现合格信号或周期表现不合格信号发送至服务器。
4.根据权利要求3所述的一种基于云计算的数据存储安全控制系统,其特征在于,设备存读表现分析的具体分析过程如下:
获取到设备监测周期内存储设备i的每次数据存储过程和每次数据读取过程,以及获取到每次存储过程的数据存储时长和数据存储内存,将数据存储内存与数据存储时长进行比值计算得到当次的数据存入效率,获取到每次数据读取过程的数据读取时长和数据读取内存,将数据读取内存与数据读取时长进行比值计算得到当次的数据读取效率;
将超过预设数据存入效率阈值的数据存入效率标记为优异存效值,将超过预设数据读取效率阈值的数据读取效率标记为优异读效值;将所有数据存入效率进行均值计算得到存效均值,将所有数据读取效率进行均值计算得到读效均值,将优异存效值的数量与数据存入效率的数量进行比值计算得到优异存效比,将优异读效值的数量与数据读取效率的数量进行比值计算得到优异读效比,将存效均值和优异存效比进行数值计算得到设备存入数据,将读效均值与优异读效比进行数值计算得到设备读取数据。
5.根据权利要求1所述的一种基于云计算的数据存储安全控制系统,其特征在于,设备等级分析的具体分析过程包括:
获取到对应周期表现合格信号的所有存储设备,获取到对应存储设备i在历史使用过程中出现数据丢失或数据损毁的频次并标记为存危频次,将每次数据丢失或数据损毁的数据内存进行求和计算得到遗损总存值,将存危频次和遗损总存值进行数值计算得到存储风险值,将存储风险值与预设存储风险阈值进行数值比较,若存储风险值超过预设存储风险阈值,则将对应存储设备i标记为三级设备。
6.根据权利要求5所述的一种基于云计算的数据存储安全控制系统,其特征在于,若存储风险值未超过预设存储风险阈值,则获取到对应存储设备i的实际占用内存和额定内存,将额定内存与实际占用内存进行差值计算得到剩余内存,将预设存储风险阈值减去存储风险值得到存储风险差值,将存储风险差值与剩余内存进行数值计算得到存储分配值,将存储分配值与预设存储分配范围进行数值比较,若存储分配值超过预设存储分配范围的最大值,则将对应存储设备i标记为一级设备,若存储分配值位于预设存储分配范围内,则将对应存储设备i标记为二级设备,若存储分配值未超过预设存储分配范围的最小值,则将对应存储设备i标记为三级设备。
7.根据权利要求1所述的一种基于云计算的数据存储安全控制系统,其特征在于,存储设备实时监控模块的具体运行过程包括:
获取到进行存储设备环境监控时所需监测的项目,将对应监测项目标记为分析目标u,u={1,2,…,m},m表示所需监测的项目数量且m为大于1的自然数;采集到检测时点存储设备i所属环境中分析目标u的实时数值,调取对应分析目标u的预设数值要求,将实时数值不符合预设数值要求的分析目标u标记为可疑目标,若检测时点存储设备i所属环境中不存在可疑目标,则生成监控正常信号,否则通过实时偏离风险分析生成高风险预警信号或低风险预警信号,将监控正常信号、高风险预警信号或低风险预警信号发送至服务器。
8.根据权利要求7所述的一种基于云计算的数据存储安全控制系统,其特征在于,实时偏离风险分析的具体分析过程如下:
将对应可疑目标的实时数值相较于对应预设数值要求的偏离程度数据标记为对应可疑目标的目标监测差值,调取对应可疑目标的预设风险系数,将对应可疑目标的目标监测差值与对应预设风险系数进行乘积计算得到目标偏离量值,获取到所有可疑目标的目标偏离量值并进行求和计算得到偏离预警值,若偏离预警值超过预设偏离预警阈值,则生成高风险预警信号,否则生成低风险预警信号。
9.根据权利要求3所述的一种基于云计算的数据存储安全控制系统,其特征在于,服务器与存储设备报废分析模块通信连接,存储设备周期表现模块将周期表现不合格信号以及对应存储设备i经服务器发送至存储设备报废分析模块,存储设备报废分析模块将对应存储设备i进行设备报废分析,通过设备报废分析生成对应存储设备i的报废信号或修复信号,将报废信号或修复信号以及对应存储设备i经服务器发送至存储安全监管端,存储安全监管端的管理人员接收到报废信号时及时将对应存储设备i进行数据备份并将存储设备i报废,在接收到修复信号时及时进行存储设备i的设备检查和性能修复,以及根据需要将对应存储设备i报废。
10.根据权利要求9所述的一种基于云计算的数据存储安全控制系统,其特征在于,报废分析的具体分析过程如下:
获取到对应存储设备i的生产日期和开始投入使用日期,将生产日期和开始投入使用时期与当前日期进行时间差计算得到生产时长和使用时长,将生产时长和使用时长进行数值计算得到时长分析值,若时长分析值超过预设时长分析阈值,则生成报废信号,若时长分析值未超过预设时长分析阈值,则将预设时长分析阈值减去时长分析值得到时长差值;
以及获取到对应存储设备在使用时长内生成周期表现信号的频次和生成周期表现不合格信号的频次,将生成周期表现不合格信号的频次与生成周期表现合格信号的频次进行比值计算得到表现不合格占比值,将时长差值、表现不合格占比值以及生成周期表现不合格信号的频次进行数值计算得到报废趋势值,若报废趋势值超过预设报废趋势阈值,则生成报废信号,否则生成修复信号。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116911619A (zh) * 2023-09-12 2023-10-20 济宁长胜新材料股份有限公司 一种基于数据分析的化工生产智能管控系统
CN117215498A (zh) * 2023-11-07 2023-12-12 江苏荣泽信息科技股份有限公司 基于硬件存储监管的企业数据存储智能管理系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009098093A (ja) * 2007-10-19 2009-05-07 Gyoseiin Genshino Iinkai Kakuno Kenkyusho 設備の有効メンテナンスモニタ装置
CN114928168A (zh) * 2022-06-09 2022-08-19 深圳市云帆自动化技术有限公司 一种海上平台无人化数据边缘计算装置
CN115099633A (zh) * 2022-06-28 2022-09-23 宿州郑升轴承有限公司 基于数据分析的轴承加工设备运行质量检测系统
CN115657631A (zh) * 2022-12-12 2023-01-31 北京珞安科技有限责任公司 一种工控设备运行现场环境智能监控系统
CN116051340A (zh) * 2023-02-21 2023-05-02 湖南科技学院 一种基于智能传感技术的智慧园区设备耗能检测系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009098093A (ja) * 2007-10-19 2009-05-07 Gyoseiin Genshino Iinkai Kakuno Kenkyusho 設備の有効メンテナンスモニタ装置
CN114928168A (zh) * 2022-06-09 2022-08-19 深圳市云帆自动化技术有限公司 一种海上平台无人化数据边缘计算装置
CN115099633A (zh) * 2022-06-28 2022-09-23 宿州郑升轴承有限公司 基于数据分析的轴承加工设备运行质量检测系统
CN115657631A (zh) * 2022-12-12 2023-01-31 北京珞安科技有限责任公司 一种工控设备运行现场环境智能监控系统
CN116051340A (zh) * 2023-02-21 2023-05-02 湖南科技学院 一种基于智能传感技术的智慧园区设备耗能检测系统

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116911619A (zh) * 2023-09-12 2023-10-20 济宁长胜新材料股份有限公司 一种基于数据分析的化工生产智能管控系统
CN116911619B (zh) * 2023-09-12 2023-12-22 济宁长胜新材料股份有限公司 一种基于数据分析的化工生产智能管控系统
CN117215498A (zh) * 2023-11-07 2023-12-12 江苏荣泽信息科技股份有限公司 基于硬件存储监管的企业数据存储智能管理系统
CN117215498B (zh) * 2023-11-07 2024-01-30 江苏荣泽信息科技股份有限公司 基于硬件存储监管的企业数据存储智能管理系统

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